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和splunk对比： ES中各个倒排索引文件的分布： 测试说明：ES2.41版本，数据使用500次批量插入，每批数据都不同，大小500条，每条数据50个字段，对应的字符串使用长度为1-10个单词随机生成！ 阅读全文
posted @ 2017-02-14 10:44
bonelee
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2 索引读取阶段 当希望通过一个DocId得到Doc的全部内容，那么就需要对fdx/fdt文件进行读操作了。具体的代码在CompressingStoredFieldsReader类里面。与CompressingStoredFieldsWriter一样，这些操作都是建立在fdx/fdt文件格式理解的基 阅读全文
posted @ 2017-02-13 20:14
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前言 前言 前言 通常在搜索打分完毕后，IndexSearcher会返回一个docID序列，但是仅仅有docID我们是无法看到存储在索引中的document,这时候就需要通过docID来得到完整Document信息，这个过程就需要对fdx/fdt文件进行读操作。为了更清楚地了解fdx/fdt文件的作 阅读全文
posted @ 2017-02-13 20:13
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转自：http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/02/02/1661436.html 4.2. 反向信息 反向信息是索引文件的核心，也即反向索引。 反向索引包括两部分，左面是词典(Term Dictionary)，右面是倒排表(Posting 阅读全文
posted @ 2017-02-13 18:08
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4.1.3. 域(Field)的数据信息(.fdt，.fdx) 域数据文件(fdt): 真正保存存储域(stored field)信息的是fdt文件 在一个段(segment)中总共有segment size篇文档，所以fdt文件中共有segment size个项，每一项保存一篇文档的域的信息 对于 阅读全文
posted @ 2017-02-13 18:00
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Most search applications using Apache Lucene assign a unique id, or primary key, to each indexed document. While Lucene itself does not require this ( 阅读全文
posted @ 2017-02-13 17:34
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Lucene实现倒排表没有使用bitmap，为了效率，lucene使用了一些策略，具体如下：1. 使用FST保存词典，FST可以实现快速的Seek，这种结构在当查询可以表达成自动机时(PrefixQuery、FuzzyQuery、RegexpQuery等)效率很高。(可以理解成自动机取交集)此种场景 阅读全文
posted @ 2017-02-13 16:43
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4.1.2. 域(Field)的元数据信息(.fnm) 一个段(Segment)包含多个域，每个域都有一些元数据信息，保存在.fnm文件中，.fnm文件的格式如下： FNMVersion 是fnm文件的版本号，对于Lucene 2.9为-2 FieldsCount 域的数目 一个数组的域(Field 阅读全文
posted @ 2017-02-13 16:11
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DocStoreOffset DocStoreSegment DocStoreIsCompoundFile 对于域(Stored Field)和词向量(Term Vector)的存储可以有不同的方式，即可以每个段(Segment)单独存储自己的域和词向量信息，也可以多个段共享域和词向量，把它们存储到 阅读全文
posted @ 2017-02-13 15:54
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转自：http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2009/12/14/1623599.html 上面曾经交代过，Lucene保存了从Index到Segment到Document到Field一直到Term的正向信息，也包括了从Term到Document映 阅读全文
posted @ 2017-02-13 15:29
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